例如，pyautogui.press("a", interval=0.1)后紧跟time.sleep(0.8)，可以实现大约每秒一次的连发频率（0.1s按下+0.8s等待+0.1s按下）。
根据需求选择合适的方法：需要控制流程用 fopen/fwrite，快速写入用 file_put_contents，只建空文件用 touch。
0 查看详情 搜索模式: /(p[0-9]+):/ p[0-9]+: 匹配字符p后跟一个或多个数字。
包含头文件与命名空间 使用cin和cout前，需要包含头文件<iostream>，并引入std命名空间： #include <iostream> using namespace std; cout：标准输出流 cout（character output）用于向控制台输出数据，配合<<操作符使用，称为“插入操作符”。
std::function和std::bind是C++中处理可调用对象的核心工具，用于回调、事件处理等场景。
宏定义是文本替换，用于定义常量、简化代码和条件编译；条件编译根据平台、版本等差异选择性编译代码，提升可移植性和调试效率。
当无法控制命令行工具的输出格式时，使用正则表达式是一种有效的备用方案，能够从字符串中剔除这些非数据字符，从而使数据能够被正确解析和利用。
138 查看详情 编写 VBA 代码 在 Excel VBA 编辑器中，编写以下代码来调用 AppleScript 脚本：Sub RunScript() Dim res As String Dim myScriptResult As String myScriptResult = AppleScriptTask("PythonTest.scpt", _ "myapplescripthandler", _ "/Users/andrea/Desktop/pymac/test.py") MsgBox myScriptResult End Sub AppleScriptTask(scriptName, handlerName, parameters): 这是 VBA 中用于调用 AppleScript 的函数。
ldaps通过ssl/tls协议在ldap通信之上提供加密，通常使用端口636而非标准的389端口，确保了数据传输的机密性和完整性。
如果该函数没有成功匹配基类的虚函数签名，编译器会报错。
速率限制：大多数API都有每秒、每分钟或每天的请求次数限制。
这种方式使得视图层代码更加简洁和专注于请求处理，而具体的计算逻辑则被封装在CounterFilters枚举类中。
C++中int转string常用方法包括：①std::to_string（推荐，简洁跨平台）；②stringstream（适合格式化拼接）；③fmt库（高性能，C++20推荐）；④sprintf（C风格，需防溢出）。
使用类型参数（Generics，Go 1.18+）： Go 1.18引入了类型参数（泛型），这是处理泛型数值操作更现代、更类型安全且性能接近原生代码的方式。
在函数中，使用提前返回（`return`）语句与传统的`if-else`结构在技术上实现相同逻辑时，其主要实用价值体现在代码可读性的提升。
局部对象在进入作用域时调用构造函数，离开时调用析构函数；全局对象在程序启动时构造，结束时析构；动态对象通过new调用构造函数，delete调用析构函数。
如果成功，返回datetime对象；否则返回None。
使用set_axis将这两个索引数组作为DataFrame的列MultiIndex。
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, hamming_loss, jaccard_score import numpy as np # 假设有多个样本的预测和真实标签 # true_labels_np 和 predictions_np 都是 (num_samples, num_classes) 的二维数组 true_labels_np = np.array([ [0, 1, 1, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0] ]) predictions_np = np.array([ [0, 1, 0, 0, 0, 1, 0], # 样本0: 预测对2个，错1个（少预测一个标签） [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0], # 样本1: 预测对1个，错1个（多预测一个标签） [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0] # 样本2: 预测对2个，错1个（少预测一个标签） ]) # 转换为一维数组以便于部分scikit-learn函数处理（对于micro/macro平均） # 或者直接使用多维数组并指定average='samples'/'weighted'/'none' y_true_flat = true_labels_np.flatten() y_pred_flat = predictions_np.flatten() print(f"真实标签:\n{true_labels_np}") print(f"预测标签:\n{predictions_np}") # Micro-average F1-score micro_f1 = f1_score(true_labels_np, predictions_np, average='micro') print(f"Micro-average F1-score: {micro_f1:.4f}") # Macro-average F1-score macro_f1 = f1_score(true_labels_np, predictions_np, average='macro') print(f"Macro-average F1-score: {macro_f1:.4f}") # Per-class F1-score per_class_f1 = f1_score(true_labels_np, predictions_np, average=None) print(f"Per-class F1-score: {per_class_f1}") # Hamming Loss h_loss = hamming_loss(true_labels_np, predictions_np) print(f"Hamming Loss: {h_loss:.4f}") # Jaccard Score (Average over samples) # 注意：jaccard_score在多标签中默认是average='binary'，需要指定其他平均方式 jaccard = jaccard_score(true_labels_np, predictions_np, average='samples') print(f"Jaccard Score (Average over samples): {jaccard:.4f}")评估流程建议： 在训练过程中，可以定期计算Micro-F1或Macro-F1作为监控指标。
2. 理解 <- 符号在通道类型中的作用 在Go语言中，<- 符号有两种主要用途： 通道操作符： 用于向通道发送数据（ch <- data）或从通道接收数据（data := <-ch）。

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